1.本发明属于超声测量技术领域，它特别涉及了超声阵列成像技术领域。
背景技术：2.超声阵列成像技术是超声测量领域的重要问题之一，超声阵列成像对于提高超声设备测量能力和图像质量具有重要意义。根据本发明人了解以及已发表的文献，例如文献：朱新杰，邓明晰，蔡淑娟，蒋亮，王睿鹏，板中超声导波弧形合成孔径阵列多帧满秩成像检测，机械工程学报，2020,56(24)以及文献：胡孝楠，基于空气介质的二维面阵超声成像研究，硕士毕业论文，武汉理工大学2020,36，目前超声波成像的主要方法为传统的反向投影成像算法以及基于1范数和2范数的正则化成像算法。但目前尚未见到有研究人员将双门限s型罚函数迭代加权最小二乘方法用于超声阵列成像技术。
3.由于超声成像对象一般为复杂多层介质结构，超声波与目标相互作用关系复杂，存在典型的非线性型，导致除了传统的同频回波外，还存在显著的多次谐波分量，同频回波和多次谐波相互叠加，增加了超声阵列成像的难度，如果不进行多谐波联合处理，可能导致成像质量下降或信息丢失。
技术实现要素：4.为了将双门限s型罚函数用于超声阵列成像技术，实现同频回波与二次谐波的联合处理，提高超声阵列成像能力和图像质量，本发明提出了一种基于改进迭代加权最小二乘的超声谐波成像方法。该方法通过构造同频回波与二次谐波联合信号模型，并结合双门限s型罚函数迭代加权最小二乘方法，对超声阵列进行成像，实现同频回波与二次谐波的分离，获得同频回波与二次谐波的超声图像。与现有技术相比，由于采用了双门限s型罚函数迭代加权最小二乘方法，本发明方法可显著抑制噪声等因素对超声成像的影响。
5.为了方便描述本发明的内容，首先作以下术语定义：
6.定义1：超声阵列
7.超声阵列是指由一组超声收发组件所构成的超声传感器，超声阵列分为满阵和mimo阵两类，每个超声阵元发射超声信号，并接收反射回波，通过成像处理方法即可得到目标的超声图像。每个阵元相对参考点的位置为p(m)，其中，m为接收阵列通道编号。
8.超声阵元发射的信号称作参考信号，记作f
ref
(t)，其中，t为时间变量。超声阵元接收的信号称作回波信号，记作s(n，m)，其中，n为采样点序号，对于谐波成像系统，回波信号中包含同频回波分量和谐波分量。详见文献：朱新杰，邓明晰，蔡淑娟，蒋亮，王睿鹏，板中超声导波弧形合成孔径阵列多帧满秩成像检测，机械工程学报，2020，56(24)。
9.定义2：谐波成像
10.谐波成像是指利用超声波与目标相互作用产生的谐波进行成像的技术，谐波包括二次谐波、三次谐波、高次谐波等，本发明只考虑谐波的二次分量。详见李锦龙，浅析医学超声谐波成像技术，中国卫生标准管理，2015(06)。
11.定义3：双门限s型罚函数迭代加权最小二乘方法
12.双门限s型罚函数迭代加权最小二乘方法是一种具有非凸最优化模型的迭代加权最小二乘方法，该方法通过设置第一门限θ
l
和第二门限θu(θ
l
＜θu)，以及超参数a，构造为双门限s型罚函数对应的非凸正则化函数，记作[]1。与1范数、2范数正则化相比，该方法具有更好的噪声抑制能力，详见：shi jun，ding renhuan，xiang gao，zhang xiaoling，complex-valued sparse recovery via double-threshold sigmoid penalty，signal processing，volume 114，september 2015，pages 231-244。
[0013]
定义4：l2范数
[0014]
l2范数是指向量中所有元素绝对值平方之和，其定义为：其中，n表示向量维度，xi表示向量x第i个分量。
[0015]
定义5：数据重排
[0016]
数据重排是指将一个(或多个)二维图像(或三维张量)排列成向量，并记录排列规律的方法。由于排列规律已知，利用数据重排后的向量也可以重新获得原始的一个(或多个)二维图像(或三维张量)。数据重排为标准的数据处理方法，如matlab中的“reshape”函数。详见matlab“reshape”函数帮助文档。
[0017]
本发明提供了一种基于改进迭代加权最小二乘的超声谐波成像方法，它包括以下几个步骤：
[0018]
步骤1、初始化超声谐波成像参数
[0019]
为了实现超声谐波成像，处理算法需提供如下初始化参数，包括：测试频点波长，记作λ；参考信号，记作f
ref
；系统采样频率，记作fs；第一门限，记作θ
l
，第二门限，记作θu；x轴方向投影栅格间隔，记作ρ
x
；y轴方向投影栅格间隔，记作ρy；投影空间起始位置x方向分量，记作x0；投影空间起始位置y方向分量，记作y0；投影空间起始位置z方向分量，记作z0；投影空间宽度，记作l
x
；投影空间长度，记作ly，正则化系数，记作μ，μ≥0，超参数，记作a；
[0020]
步骤2、超声回波数据重排
[0021]
根据超声回波数据存储格式，读取超声阵元回波信号s(n，m)，其中，n为回波信号采样点序号，n＝0，...，n，m为超声接收阵元序号，m＝0，...，m；利用公式：
[0022][0023]
对超声阵元回波信号s(n，m)进行重排，得到超声阵元回波向量，记作s，其中，s(：，m)为第m个接收阵列接收到的回波信号，s(：，m)为列向量；
[0024]
步骤3、计算投影空间id
[0025]
定义投影空间像素序号为[idx，idy]，利用公式x＝idx
×
ρ
x
+x0，y＝idy
×
ρy+y0，z＝z0，计算投影空间像素序号[idx，idy]对应的像素点的像素位置，记作[x，y，z]。
[0026]
步骤3、计算投影点距离历史
[0027]
根据步骤2得到的投影空间像素序号[idx，idy]对应的像素点的像素位置[x，y，z]，利用公式计算得到投影空间像素序号[idx，idy]相对于接收阵元的距离历史向量，记作r(m；idx，idy)，其中，p
x
(m)为第m个接收阵元位置的x分量，py(i)为第m个接收阵元位置的y分量，pz(i)为第m个接收阵
元位置的z分量。
[0028]
步骤4、构建超声谐波感知矩阵
[0029]
依次遍历所有投影空间像素序号[idx，idy]，利用公式：
[0030][0031]
构建单阵元超声谐波感知矩阵，记作a(m)，其中，构建单阵元超声谐波感知矩阵，记作a(m)，其中，c为声速，j为虚数单位；
[0032]
遍历所有接收阵元m，利用公式：
[0033][0034]
构建全阵元超声谐波感知矩阵，记作a；
[0035]
步骤5、改进加权最小二乘求解
[0036]
构造双门限s型罚最优化代价函数其中，x为最优化变量，||||2为2范数，[]1为双门限s型罚函数对应的正则化函数，根据步骤1中设置的处理参数，第一门限θ
l
，第二门限θu，正则化系数μ，超参数a，采用标准的双门限s型罚函数迭代加权最小二乘求解方法，得到双门限s型罚最优化代价函数的最优解x
*
。
[0037]
步骤6、数据重排
[0038]
选择步骤5得到的双门限s型罚最优化代价函数的最优解x
*
中序号为偶数的分量，并将其重排成l
x
×
ly的矩阵，即可得到超声阵列同频成像结果。选择步骤5得到的双门限s型罚最优化代价函数的最优解x
*
中序号为奇数的分量，并将其重排成l
x
×
ly的矩阵，即可得到超声阵列二次谐波成像结果。
[0039]
通过上述步骤，即可实现超声阵列谐波成像。
[0040]
本发明的创新点在于：
[0041]
1、通过构造同频回波与二次谐波联合信号模型，对超声阵列进行成像，实现同频回波与二次谐波的分离，同时获得同频回波与二次谐波的超声图像。
[0042]
2、通过双门限s型罚函数迭代加权最小二乘方法，抑制了超声回波中的噪声，提升了超声谐波成像质量。
[0043]
本发明的优点在于：
[0044]
1、由于采用了双门限s型罚函数迭代加权最小二乘方法，本发明方法可显著抑制噪声等因素对超声成像的影响。
[0045]
本发明可用于各种超声阵列成像与超声谐波成像工作。
附图说明
[0046]
图1为本发明系统结构图，1为超声波阵列，2为成像投影空间
[0047]
图2为本发明的处理流程图。
具体实施方式
[0048]
为了验证本发明所提方法的可行性，申请人进行了仿真实验，验证了所提发明方法的有效性。
[0049]
步骤1、初始化超声谐波成像参数
[0050]
为了实现超声谐波成像，处理算法需提供如下初始化参数，包括：测试频点波长0.1毫米；参考信号，记作f
ref
；系统采样频率fs＝10mhz；第一门限θ
l
＝0.1，第二门限θu＝1.5；x轴方向投影栅格间隔ρ
x
＝1毫米；y轴方向投影栅格间隔ρy＝1毫米；投影空间起始位置x方向分量x0＝0厘米；投影空间起始位置y方向分量y0＝-10厘米；投影空间起始位置z方向分量z0＝0厘米；投影空间宽度l
x
＝200；投影空间长度ly＝200，正则化系数μ＝0.9，超参数a＝1；
[0051]
步骤2、超声回波数据重排
[0052]
根据超声回波数据存储格式，读取超声阵元回波信号s(n，m)，其中，n为回波信号采样点序号，n＝0，...，399，m为超声接收阵元序号，m＝0，...，99；利用公式：
[0053][0054]
对超声阵元回波信号s(n，m)进行重排，得到超声阵元回波向量，记作s，其中，s(：，m)为第m个接收阵列接收到的回波信号，s(：，m)为列向量；
[0055]
步骤3、计算投影空间id
[0056]
定义投影空间像素序号为[idx，idy]，利用公式x＝idx
×
ρ
x
+x0，y＝idy
×
ρy+y0，z＝z0，计算投影空间像素序号[idx，idy]对应的像素点的像素位置，记作[x，y，z]。
[0057]
步骤3、计算投影点距离历史
[0058]
根据步骤2得到的投影空间像素序号[idx，idy]对应的像素点的像素位置[x，y，z]，利用公式计算得到投影空间像素序号[idx，idy]相对于接收阵元的距离历史向量，记作r(m；idx，idy)，其中，p
x
(m)为第m个接收阵元位置的x分量，py(i)为第m个接收阵元位置的y分量，pz(i)为第m个接收阵元位置的z分量。
[0059]
步骤4、构建超声谐波感知矩阵
[0060]
依次遍历所有投影空间像素序号[idx，idy]，利用公式：
[0061]
[0062]
构建单阵元超声谐波感知矩阵，记作a(m)，其中，构建单阵元超声谐波感知矩阵，记作a(m)，其中，c为声速，j为虚数单位；
[0063]
遍历所有接收阵元m，利用公式：
[0064][0065]
构建全阵元超声谐波感知矩阵，记作a；
[0066]
步骤5、改进的加权最小二乘求解
[0067]
构造双门限s型罚最优化代价函数其中，x为最优化变量，||||2为2范数，[]1为双门限s型罚函数对应的正则化函数，根据步骤1中设置的处理参数，第一门限θ
l
，第二门限θu，正则化系数μ，超参数a，采用标准的双门限s型罚函数迭代加权最小二乘求解方法，得到双门限s型罚最优化代价函数的最优解x
*
。
[0068]
步骤6、数据重排
[0069]
选择步骤5得到的双门限s型罚最优化代价函数的最优解x
*
中序号为偶数的分量，并将其重排成200
×
200的矩阵，即可得到超声阵列同频成像结果。选择步骤5得到的双门限s型罚最优化代价函数的最优解x
*
中序号为奇数的分量，并将其重排成200
×
200的矩阵，即可得到超声阵列谐波成像结果。
技术特征：1.一种基于改进迭代加权最小二乘的超声谐波成像方法，包括：步骤1、初始化超声谐波成像参数为了实现超声谐波成像，处理算法需提供如下初始化参数，包括：测试频点波长，记作λ；参考信号，记作f
ref
；系统采样频率，记作f
s
；第一门限，记作θ
l
，第二门限，记作θ
u
；x轴方向投影栅格间隔，记作ρ
x
；y轴方向投影栅格间隔，记作ρ
y
；投影空间起始位置x方向分量，记作x0；投影空间起始位置y方向分量，记作y0；投影空间起始位置z方向分量，记作z0；投影空间宽度，记作l
x
；投影空间长度，记作l
y
，正则化系数，记作μ，μ≥0，超参数,记作a；步骤2、超声回波数据重排根据超声回波数据存储格式，读取超声阵元回波信号s(n,m)，其中，n为回波信号采样点序号，n＝0,
…
,n，m为超声接收阵元序号，m＝0,
…
,m；利用公式：对超声阵元回波信号s(n,m)进行重排，得到超声阵元回波向量，记作s，其中，s(:,m)为第m个接收阵列接收到的回波信号，s(:,m)为列向量；步骤3、计算投影空间id定义投影空间像素序号为[idx,idy]，利用公式x＝idx
×
ρ
x
+x0，y＝idy
×
ρ
y
+y0，z＝z0，计算投影空间像素序号[idx,idy]对应的像素点的像素位置，记作[x,y,z]。步骤3、计算投影点距离历史根据步骤2得到的投影空间像素序号[idx,idy]对应的像素点的像素位置[x,y,z]，利用公式计算得到投影空间像素序号[idx,idy]相对于接收阵元的距离历史向量，记作r(m；idx,idy)，其中，p
x
(m)为第m个接收阵元位置的x分量，p
y
(i)为第m个接收阵元位置的y分量，p
z
(i)为第m个接收阵元位置的z分量。步骤4、构建超声谐波感知矩阵依次遍历所有投影空间像素序号[idx,idy]，利用公式：构建单阵元超声谐波感知矩阵，记作a(m)，其中，构建单阵元超声谐波感知矩阵，记作a(m)，其中，c为声速，j为虚数单位；遍历所有接收阵元m，利用公式：构建全阵元超声谐波感知矩阵，记作a；
步骤5、改进加权最小二乘求解构造双门限s型罚最优化代价函数其中，x为最优化变量，‖ ‖2为2范数，[]1为双门限s型罚函数对应的正则化函数，根据步骤1中设置的处理参数，第一门限θ
l
，第二门限θ
u
，正则化系数μ，超参数a，采用标准的双门限s型罚函数迭代加权最小二乘求解方法，得到双门限s型罚最优化代价函数的最优解x
*
。步骤6、数据重排选择步骤5得到的双门限s型罚最优化代价函数的最优解x
*
中序号为偶数的分量，并将其重排成l
x
×
l
y
的矩阵，即可得到超声阵列同频成像结果。选择步骤5得到的双门限s型罚最优化代价函数的最优解x
*
中序号为奇数的分量，并将其重排成l
x
×
l
y
的矩阵，即可得到超声阵列二次谐波成像结果。
技术总结本发明提出了一种基于改进迭代加权最小二乘的超声谐波成像方法。该方法通过构造同频回波与二次谐波联合信号模型，并结合双门限S型罚函数迭代加权最小二乘方法，对超声阵列进行成像，实现同频回波与二次谐波的分离，获得同频回波与二次谐波的超声图像。与现有技术相比，由于采用了双门限S型罚函数迭代加权最小二乘方法，本发明方法可显著抑制噪声等因素对超声成像的影响。本发明可用于各种超声阵列成像与超声谐波成像工作。像与超声谐波成像工作。像与超声谐波成像工作。
技术研发人员：陈慧娟 师君 周迪 张飞 崔彬彬 吴旭 黄嘉辰
受保护的技术使用者：科瓷（常州）微波介质材料有限公司
技术研发日：2022.06.22
技术公布日：2022/11/1
